Engineering Film Microstructure with Glancing Angle Deposition
Notice bibliographique
Résumé
The capability of GLAD to fabricate precise nanocolumnar structures is determined by substrate motion. In this chapter, the design of substrate motion algorithms to control ballistic shadowing and engineer film microstructure is described in detail. Thin-film growth is outlined, focusing on the aspects that are most important for GLAD structures. The origin of columnar structures in thin films is described, starting with nucleation through to thin films described by the structure-zone model. Top-down control of GLAD films is achieved using substrate motion to introduce ballistic shadowing to thin-film growth conditions, resulting in columnar structures. The dependence of column tilt angle and porosity on deposition angle is described in detail. For a given column tilt angle, continuous and discrete azimuthal substrate rotation during deposition can produce slanted posts, helical columns, vertical columns and combinations thereof. Through advanced substrate rotation algorithms such as spin–pause and phisweep, the normally interdependent parameters of column tilt and porosity can be partially decoupled to enable access to a wider range of column architectures. Phisweep can also be used to suppress intercolumn evolutionary competition, which contributes to column broadening and fanning. While most GLAD films are grown at low temperature, additional microstructures can be accessed at higher temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».